llama2.c

轻量级Llama 2推理引擎支持多平台高性能部署

Llama 2 AI模型自然语言处理开源项目人工智能 Github

llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。

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介绍相关项目

Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力

Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理

Chinese-Llama-2是一个开源项目，致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法，并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数，旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。

llamacoder - Llama 3驱动的开源小型应用快速生成平台

AI代码生成GithubLlama CoderTogether AI应用开发开源项目

LlamaCoder开源项目结合Llama 3 405B模型和Together.ai，实现单一提示生成小型应用。项目使用Sandpack代码沙箱，采用Next.js和Tailwind构建，整合Helicone和Plausible进行监控和分析。支持多种编程语言，具备自定义选项和友好界面，为开发者提供高效的应用原型设计和生成工具。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

llama-node - 支持多语言大模型推理的Node.js库

GithubLLaMA NodeNode.js安装开源项目推理库模型支持

llama-node是一个支持多种大语言模型推理的Node.js库，兼容LLaMA、RWKV等模型。它基于llm、llama.cpp、rwkv.cpp，使用napi-rs实现消息传递。支持模型包括Alpaca、GPT4All等，适用于多平台如macOS、Linux和Windows。项目处于早期阶段，API可能会更新。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

node-llama-cpp - 本地运行文本生成AI模型，兼容Metal和CUDA

AI模型CLI工具Githubnode-llama-cpp开源项目本地运行预构建二进制文件

node-llama-cpp是一个可以在本地机器上运行文本生成AI模型的开源项目，支持Metal和CUDA。提供预构建二进制文件，并在需要时可从源代码构建。用户可以通过命令行界面与模型交互，无需编写代码。项目兼容最新版本的llama.cpp，并支持强制生成解析格式输出，如JSON。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解

GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议

Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux

GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制

Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面，下载并运行各种模型，如Llama 3.1和Gemma 2等，并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外，Ollama允许用户自定义和优化模型，满足不同的应用需求，如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时，Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js，提供全面的桌面客户端支持，使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。

llama_ros - llama.cpp优化能力的ROS 2集成包

GithubLoRA AdaptersROS 2llama.cppllama_ros人工智能优化开源项目

llama_ros项目提供一系列ROS 2软件包，将llama.cpp的优化能力集成到ROS 2项目中。借助GGUF格式的LLMs和VLMs实现性能优化和功能扩展。内容包括相关项目介绍、安装指南、使用方法，以及各种示范，如llama_cli指令、启动文件配置、LoRA适配器、ROS 2客户端和LangChain集成。

相关项目

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